Практический online-курс

Почему персонализация должна оставаться невидимой для пользователей?

Персонализация кажется логичной и неотъемлемой частью любой маркетинговой стратегии, основанной на сборе данных о пользователях. Если мы имеем возможность предоставить людям опыт, основанный на их интересах, это будет полезно как потребителям, так и маркетологам. Однако персонализация может привести к неожиданным расходам и даже может испортить впечатление о вашем бренде и оттолкнуть потенциальных клиентов.

Необходимо начать с текущего положения дел в области персонализации контента. Для начала следует проанализировать, что об этом думают маркетологи, а самое главное — потребители.

В настоящее время в сфере персонализации контента наступил так называемый переломный момент. Большинство маркетологов мечтают преуспеть в этой области, но лишь немногим это удается. Согласно данным опроса, проведенного компанией CEB, среднестатистическая компания использует 5 технологий персонализации. Самыми популярными являются веб-аналитика (71%), CRM (64%) и CMS (56%). Ниже представлена диаграмма с более подробными результатами этого исследования:

current personalization technologies

Технологии персонализации, которые используются в большинстве компаний:
Веб-аналитика – 71%;
CRM-системы – 64%;
CMS – 56%;
Сплит-тестирование и ПО для оптимизации рекламных кампаний – 49%;
Автоматизация маркетинга – 42%;
Панели управления маркетинговыми операциями – 38%;
Ретаргетинг – 32%;
Системы управления тэгами – 32%;
DMP – 26%;
Предиктивная аналитика – 18%;
Платформы для прогнозирования спроса – 10%;
Еще не приобрели никакого ПО – 5%;
Прочие – 3%.

Но даже компании, обладающие большим объемом средств и широким спектром маркетинговых технологий, не могут похвастаться безупречными стратегиями персонализации.

  • 78% респондентов признались, что им требуется больше инструментов, чтобы сделать персонализацию более эффективной;
  • 59% руководителей компаний заявили, что не удовлетворены текущими технологиями персонализации;
  • лишь треть опрошенных заявили, что имеют четкий план действий, который постепенно воплощают.

Другими словами, если компания достаточно велика и имеет четкую внутреннюю структуру, появляется больше шансов на то, что стратегия персонализации окажется эффективной и принесет хорошие результаты. Кроме того, множество фирм еще ни разу не вкладывали средства в персонализацию контента.

Более половины участников опроса, проведенного CEB, заявили, что тратят от 1% до 10% бюджета на инструменты персонализации, однако 74% из них признались, что вложенные ими средства не окупаются. Чем же это вызвано?

Как добиться успеха в сегментации и персонализации?

Несогласованность данных

Маркетологи собирают данные о потенциальных клиентах на сайтах, при помощи рекламы, email-рассылок и т.д. Если спросить специалистов по маркетингу, собирают ли они демографические данные, 76% из них дадут положительный ответ.

personalization data collected

Какие данные о потенциальных клиентах собирают маркетологи?
демографические данные – 76%;
история покупок – 66%;
использованные средства рекламы – 66%;
история в браузере – 59%;
история обращений в сервисные центры и т.п. – 55%;
предпочтения пользователей – 54%;
начальные данные исследования – 52%;
степень вовлеченности во взаимодействие с брендом – 52%;
информация из профилей в социальных сетях – 35%;
психографические характеристики – 32%;
поведение потребителя оффлайн – 22%.

Следующий опрос показал, что существует большая разница между процентом собранных данных и процентом используемой информации. На диаграмме синим цветом отмечены те данные, которые используются регулярно, а голубым – используемые в настоящий момент для повышения эффективности стратегии персонализации:

personalization data use

Стоит обратить внимание на то, что демографическая информация – это самый популярный тип данных среди маркетологов. Однако лишь 47% этой информации используется постоянно и лишь 8% – в настоящий момент.

Таким образом, одной из причин низкой эффективности персонализации является то, что маркетологи используют не весь объем собранных данных о своих потенциальных клиентах.

Что маркетологам нужно знать о персонализации?

Отсутствие понимания между маркетологами и потребителями

Что же думают потребители о всех тех усилиях, которые прикладывают специалисты по маркетингу? Если говорить коротко, то они не в восторге. 20% пользователей считают персонализированные предложения некачественными, а еще 20% находят их чересчур навязчивыми. По словам опрошенных, бренды предоставляют им качественные программы лояльности, основанные на персонализации, лишь в 22% случаев.

Тем не менее, они ожидают от компаний адекватных персональных предложений. 57% потребителей заявляют: «Я жду, что компании начнут понимать мои нужды и предпочтения». Стоит отметить, что чем моложе потребители, тем больше они ожидают, что маркетологи обратят внимание на то, что им интересно.

Ниже представлен опрос, демонстрирующий факторы, которые больше всех раздражают людей, когда речь заходит о персональных предложениях:

yucky personalization

Нерелевантная онлайн-реклама, которая не учитывает мои вкусы и предпочтения – 50%;
Онлайн-реклама, не учитывающая моих покупательских предпочтений – 49%;
Email-рассылки от рекламодателей, демонстрирующие товары, которые мне не интересны – 47%;
Онлайн-реклама, демонстрирующая товары, которые я уже приобрел, а не те, которые хочу купить – 45%;
Автоматические и неперсонализированные email-рассылки от владельцев интернет-магазинов, не учитывающие моих интересов – 32%;
Интернет-магазины, которые не могут автоматически определить, что я просматриваю страницы с другого устройства – 27%.

Потребители ожидают удобства при совершении покупки и релевантного контента. Бессмысленный и плохо настроенный таргетинг им не интересен. Ниже представлены данные опроса, отображающие персонализированный контент, который желают получать пользователи:

personalization and shopping

Информация о товарах со скидкой – 79%;
Информация о товарах, имеющих наибольшее число положительных отзывов – 50%;
Список сопутствующих товаров, основанный на совершенной покупке – 41%;
Список похожих товаров, основанный на совершенной покупке – 40%;
Список товаров, которые покупали люди со схожими интересами – 37%;
Список новых или популярных товаров – 23%.

Таким образом, потребители не хотят грамотно настроенного таргетинга. Они желают получать релевантную информацию, которая поможет им быстро и выгодно совершить покупку.

Как понять, чего хотят клиенты?

Парадокс персонализации и сохранности личной информации

Потребители желают получать персональные предложения, но не хотят делиться личной информацией, а владельцы брендов все равно продолжают собирать данные о пользователях. С одной стороны, люди не хотят предоставлять компаниям информацию о себе. С другой стороны, бренды не пользуются данными, которые уже получили от своих потенциальных клиентов. Все это и называется парадоксом персонализации и приватности информации.

Ниже представлены данные исследования, отражающие то, чего или кого хотят избежать пользователи, когда просматривают сайты в интернете:

who users try to avoid

Процент совершеннолетних, использовавших интернет, таким образом, чтобы избежать:
атаки хакеров или преступников – 33%;
рекламодателей – 28%;
определенных знакомых – 19%;
некоторых людей из прошлого – 19%;
людей, которые могли бы критиковать/домогаться их – 17%;
членов семьи или возлюбленных – 14%;
работодателей, начальников и коллег – 11%;
компаний или людей, которые могут потребовать оплатить скачанные файлы – 6%;
компаний или людей, владеющих определенным сайтом – 6%;
контроля государства – 5%;
представителей власти – 4%.

Компания CEB провела небольшой опрос, в котором участвовало 400 человек, с целью узнать, что чувствуют потребители, когда видят рекламу, где используется их персональная информация. 73% опрошенных высказали свое негативное отношение к этому. В своих ответах они использовали слова вроде «преследовать», «обнаженный», «небезопасный», «обеспокоенный».

Как же справиться с данной проблемой? У большинства компаний нет четкой стратегии персонализации, поэтому все их действия легко определить и предугадать. В результате контент становится навязчивым, а пользователи напуганы, потому что вы используете их личную информацию. Иными словами, персонализация должна быть невидима для пользователя.

Новейшая задача перед UX: проектируем для персонализации

Невидимая персонализация

Невидимая персонализация должна функционировать как качественный пользовательский опыт: незаметно для глаз посетителя сайта. В таком случае она проявит себя, только если начнет работать неправильно (например, если 12-летнему подростку придет рекламная рассылка с сообщением о том, что начался сезон охоты на оленей, после того, как он ввел в поисковике слово «Бэмби»). Когда такое происходит, пользователи начинают ненавидеть персонализацию.

В связи с этим, необходимо, во-первых, собрать достаточное количество информации о потребителях. А, во-вторых, сфокусироваться на релевантности и удобстве для пользователя.

Сбор информации для невидимой персонализации

Сбор информации для стратегии персонализации должен совершаться бесконтактно, ненавязчиво, кроме того, для этого должны применяться стандартные методы. Вам следует собирать те же данные, что и все остальные компании, ведь потребители обычно не против поделиться базовой информацией. Таким образом, стоит начать с чего-то общего и стандартного, чтобы понять, насколько толерантны ваши потенциальные клиенты.

На диаграмме ниже представлены наиболее популярные источники для сбора данных о потребителях. Красным цветом обозначены источники с высоким ROI:

sources used to find first party data

Веб-сайт;
Точки розничных продаж/оффлайн данные;
Email/SMS;
Мобильные приложения;
Мобильный интернет;
Данные из колл-центров;
Прочие источники.

Будьте повежливее! 22 факта о персонализации вашего маркетинга

Применение невидимой персонализации

Невидимую персонализацию можно применять на практике, используя так называемое моделирование потенциальных клиентов. Модели основаны на полученных данных. Вместо того чтобы делать персональные предложения отдельным людям, о которых вам далеко не все известно, лучше всего сегментировать аудиторию при помощи метода моделирования. Кроме того, такая персонализация не будет отталкивать, так как в ней не будет использована слишком личная информация. Ниже представлены примеры моделирования:

long term high value buyers

1. Постоянные клиенты, высокая ценность, часто совершают покупки:
средняя величина заказа составляет $99;
общая сумма покупок составляет $2261;
промежуток между заказами составляет 24 дня;
общее количество заказов – 24;
общее количество заказанных товаров – 57;
сумма первого заказа составила $76;
в первом заказе было в среднем 1,7 товаров;
6% заказов находятся на стадии оформления.

Подобные модели можно использовать в маркетинге таким образом, как будто это реальные люди. При этом, ваши потенциальные клиенты не будут смущены вашей навязчивостью.

Персонализация и опросы на службе оптимизации продаж

Эффективность и KPI: Измерение успеха

Оценить эффективность реализуемой стратегии чрезвычайно важно. Количество посетителей сайта и множество других показателей, которые можно измерить с помощью Google Analytics, не являются доказательством того, что ваша кампания по персонализации работает успешно. Маркетологи обычно заявляют, что ставят перед собой следующие цели:

1. Увеличение вовлеченности пользователей (78%)

Если вы ставите перед собой именно эту цель, то вам следует обратить внимание на такие показатели, как процент отказов, время на сайте и среднее количество просмотренных страниц. Чтобы определить, каким образом персонализация контента повлияла на долгосрочные отношения с клиентами, отслеживайте количество вернувшихся посетителей.

Если вы являетесь одним из 22% маркетологов, которые применяют персонализацию при создании мобильных приложений, то вы сможете оценить коэффициент вовлеченности при помощи следующих показателей:

длина одной сессии;
частота использования приложения;
число повторных использований приложения;
показатель выходов.

2. Улучшение клиентского опыта (78%)

Отслеживание клиентского опыта – это сложный процесс, но сделать это вполне возможно. Стандартные метрики вовлеченности уже должны дать вам кое-какую информацию к размышлению. Однако, чтобы получить реальное представление об эффективности клиентского опыта, необходимо воспользоваться специальным инструментом, который предоставляет Google Analytics. Он позволит вам отслеживать перемещение некоторого количества пользователей, соответствующих определенным параметрам, по вашему сайту. Таким образом вы сможете отследить поведение посетителей и определить «слабые» места своего ресурса. Кроме того, для тестирования клиентского опыта необходимо обратить внимание на воронку продаж. Она позволит вам рассмотреть ваш сайт с точки зрения определенных промежуточных целей на пути к совершению покупки.

3. Увеличение количества лидов (60%)

Если главной целью для вас, как и для множества других маркетологов, является увеличение количества лидов, то вам необходимо подключить данные, которые вы получаете из Google Analytics, к вашей CRM.

Чтобы определить, как посетители сайта относятся к персонализации, можно разместить всплывающее окно с вопросом. Таким нехитрым способом вы сможете понять, что нравится или не нравится вашим потенциальным клиентам.

10 заповедей успешной генерации лидов

Заключение

Очевидно, что персонализация – это будущее отношений между брендами и потребителями. Если маркетологи хотят сделать потенциальному клиенту персональное предложение, отвечающее его текущим потребностям, то им придется вступить в своеобразный диалог с посетителями сайта и собрать нужную им информацию. Однако если этот процесс будет слишком навязчивым, человек так и не совершит покупку. Аналогичным образом, если компания будет делать своим потенциальным клиентам нерелевантные предложения, они останутся неудовлетворены.

Решением данной проблемы является так называемая невидимая персонализация. Необходимо тщательно, но, по возможности, незаметно собирать информацию о вашей целевой аудитории. Затем аудиторию необходимо сегментировать и присвоить каждому сегменту определенную модель.

Высоких вам конверсий!

По материалам: blog.crazyegg.com

20 сентября 2016

Практический online-курс

blog comments powered by Disqus
copyright © 2011–2017 by LPgenerator LLC. Все права защищены
Запрещено любое копирование материалов ресурса без письменного согласия владельца — ООО "ЛПгенератор".